DataSet和DataFrame拥有完全相同的成员函数，区别只是每一行的数据类型不同。DataFrame其实就是DataSet的一个特例：type DataFrame = Dataset[Row]。DataFrame也可以叫Dataset[Row],每一行的类型是Row，不解析每一行究竟有哪些字段，各个字段又是什么类型都无从得知，只能用getAS方法拿出特定字段。而DataSet中，每一行是什么...
1.DataFrame和DataSet拥有完全相同的成员函数,区别只是每一行的数据类型不同,DataFrame其实就是DataSet的一个特例,type DataFrame = DataSet[Row] 2.DataFrame也可以叫DataSet[Row],每一行的类型为Row,每一行究竟有哪些字段,各个字段的类型是什么无从得知;而DataSet每一行是什么类型是不一定的,自定义case class之后可以...
在Spark SQL中,RDD、DataFrame和Dataset是三种主要的数据抽象方式,它们各自具有不同的特点和适用场景。以下是关于这三者的详细区别: 1. RDD(弹性分布式数据集) 基本概念:RDD(Resilient Distributed Datasets)是Spark的核心抽象,代表一个不可变的、可分区的数据集合,允许用户进行并行操作。 特点: RDD只关注数据本身,不关...
由于Dataset使用了编码器进行数据类型转换,因此在处理数据时通常会比DataFrame更快。此外,Dataset还支持更加高效的编码和解码操作,这使得在处理大量数据时,Dataset的性能优势更加明显。 编程接口 DataFrame提供了丰富的API,包括DataFrameReader、DataFrameWriter、DataFrameNaFunctions等,可以方便地进行数据读取、写入、处理等操作。
在实际应用中,DataFrame 一般会比 Dataset 性能更优: DataFrame: 内部依赖 Catalyst 优化器进行查询优化。 Dataset: 由于其类型安全性,会存在一定的编译时间开销。 7. 总结 在本教程中,我们深入探讨了 Spark 的 DataFrame 和 Dataset。我们了解到它们的区别、各自的特点及使用场景。
DataSet DataSet是从Spark 1.6版本开始引入的。 DataSet具有RDD和DataFrame的优点,既提供了更有效率的处理、以及类型安全的API。 DataSet API都是基于Lambda函数、以及JVM对象来进行开发,所以在编译期间就可以快速检测到错误,节省开发时间和成本。 DataSet使用起来很像,但它的执行效率、空间资源效率都要比RDD高很多。可以...
那么DataFrame中的数据长这样: 那么Dataset中的数据长这样: 或者长这样(每行数据是个Object): DataSet包含了DataFrame的功能,Spark2.0中两者统一,DataFrame表示为DataSet[Row],即DataSet的子集。 二、RDD、DataFrame和DataSet的比较 (1)Spark版本 RDD –自Spark 1.0起 ...
Spark中DataFrame和Dataset都是分布式数据集,但是它们之间有一些区别:1. DataFrame是以DataFrame API为基础构建的分布式数据集,它是一种结构化数据集,类似于...